Sztuczna inteligencja. Czy roboty przejmą władzę na Ziemi?

Zanim odpowiem na to pytanie, warto sobie przypomnieć, co to w ogóle jest ta sztuczna inteligencja i jak powstało to pojęcie. Pierwszy był Alan Turing, znany brytyjski kryptolog, matematyk, współautor złamania Enigmy, dziś uważany za ojca sztucznej inteligencji, który już w 1950 roku zaproponował sposób, w jaki w przyszłości mieliśmy odróżniać maszyny inteligentne od tych pozbawionych inteligencji.

Test Turinga w dużym skrócie miał polegać na rozmowie na odległość, w której człowiek konwersowałby z maszyną. Jeśli podczas takiej dłuższej wymiany zdań, prowadzonej zresztą w języku naturalnym (czyli bez z góry narzuconych schematów i ram) nie zorientowałby się, że rozmawia z mechanizmem, oznaczałoby to, że taka maszyna jest inteligentna. Sam autor testu przewidywał, że maszyny około roku 2000 będą w stanie oszukać co trzecią osobę, z którą będą rozmawiać.

Szybko jednak okazało się, że test ten wymaga doprecyzowania, gdyż już w 1966 roku Joseph Weizenbaum, amerykański informatyk, stworzył program o wdzięcznej nazwie ELIZA, który umożliwiał prowadzenie prostej rozmowy z komputerem (maszyna udawała, że jest psychoanalitykiem). Algorytm tego oprogramowania był na tyle prosty, że wykluczał sztuczną inteligencję, a jednak udało mu się wywieść w pole praktycznie wszystkich rozmówców.

Od tego momentu w czasie testu Turinga człowiek wie, że jego rozmówca może być maszyną, a zadanie polega na takim formułowaniu pytań, aby "zdemaskować" brak prawdziwej inteligencji. Jeśli się to nie uda, maszyna przechodzi próbę pozytywnie.

Generalnie zasada jest prosta. By maszynę uznać za inteligentną musi ona umieć:

• podejmować decyzje w warunkach braku kompletu danych,
• analizować i syntetyzować treści, które do niej docierają, np. w postaci mowy, tekstu w języku naturalnym,
• rozumować logiczne i racjonalnie,
• dowodzić swoich twierdzeń.

Tyle podstawy. Już na pierwszy rzut oka widać, że 90% otaczających nas przykładów "sztucznej inteligencji" to jedynie marketingowa papka. Nie ma bowiem mowy, aby np. poruszający się autonomicznie odkurzacz czy "inteligentna pralka" wypełniały nawet ułamek definicji prawdziwej SI. Mamy tu do czynienia z prostymi algorytmami, od początku sztucznie wprowadzonymi do pamięci urządzenia, które funkcjonuje wyłącznie w ramach zadanych mu z góry parametrów.

Na podobnej zasadzie działają zresztą znacznie poważniejsze przykłady "Artificial Intelligence". Są one zaprogramowane na… udawanie inteligencji na pokaz, co zazwyczaj też nie udaje się zbyt dobrze. Dobrym przykładem jest popularny w ostatnich latach robot Sophia. Ta mechaniczna kobieta udziela nawet wywiadów w popularnych mediach, budząc szok i niedowierzanie u oglądających. Fora pełne są komentarzy, z których przebija lęk połączony z zaniepokojeniem.

Robot Sophia (fot. YouTube)

Tymczasem wystarczy dokładnie posłuchać, co mówi owa maszyna, żeby się szybko zorientować, że to sztampowy bełkot i wyuczone, okrągłe zdania nie wynikające z rzeczywistych, samodzielnych przemyśleń a jedynie wprowadzone do oprogramowania przez jej twórców. Wątpliwe jest bowiem, by pierwszą rzeczą, o jakiej pomyśli inteligentny robot, była "ochrona środowiska naturalnego" czy "zapewnienie pokoju na Ziemi", o których w każdym wywiadzie mówi Sophia.

Z czym zatem mamy do czynienia obecnie, jeśli nie z prawdziwą sztuczną inteligencją?

Jeśli odrzucić marketing związany z eksploatacją pojęcia sztucznej inteligencji, zostaje coś, co nazywamy uczeniem maszynowym. Jest to zdolność urządzeń i systemów informatycznych do takiego przetwarzania otrzymanych informacji, by wyciągać poprawne - z punktu widzenia zadań przed nimi stawianych - wnioski. W tego typu rozwiązaniach nie chodzi o to, by maszyna zyskała świadomość, ale by jak najwydajniej przetwarzała dane i dokonywała ich logicznej analizy.

Tego typu algorytmy na masową skalę wykorzystują choćby wszelkie wyszukiwarki internetowe, a także coraz popularniejsi w ostatnich latach asystenci głosowi, jak chociażby Siri od Apple, Cortana z Microsoftu czy Bixby stworzony przez Samsunga. Asystenci ci z jednej strony są w stanie coraz lepiej rozpoznawać polecenia głosowe w języku naturalnym (czyli mówione swobodnie, a nie w postaci sztywnych komend), z drugiej, dość skutecznie analizują zasoby sieci tak, by przedstawiać swoim użytkownikom odpowiedzi, na które czekają.

Uczenie maszynowe, choć wynaleziono je już w latach 60. XX wieku niejako na uboczu prac nad sztuczną inteligencją, dziś niemal całkowicie zdominowało tę branżę. Po pierwsze, w odróżnieniu od klasycznej SI, jest to mechanizm, który z łatwością daje się wykorzystać do rozwiązywania problemów współczesnego świata. Od badań naukowych, przez analizę matematyczną, po zwyczajny przemysł.

Co więcej, machine learning podlega stopniowemu udoskonalaniu i szybko się rozwija. Odpowiednie algorytmy mają w przyszłości pozwolić temu oprogramowaniu na zautomatyzowanie procesu pozyskiwania i analizy danych, a w konsekwencji samoaktualizację systemu. Już w tym momencie maszynowe uczenie jest na tyle zaawansowane, że jego najnowsze systemy działają w oparciu o tzw. "sieci neuronowe", czyli takie symulowanie współzależności wewnątrz procesu obróbki danych, by w maksymalnym stopniu odtworzyć zasadę działania ludzkiego mózgu, z jego wielką złożonością i efektywnością.

Pierwotnie uczenie maszynowe musiało być nadzorowane przez człowieka. To właściwie od jego pomysłowości czy inwencji zależało, jak cały system radził sobie z obróbką wielkiej ilości danych. W zaawansowanych sieciach neuronowych maszyny będą w stanie same dokonywać wyboru materiałów do analizy, bez z góry narzuconych zasad i kryteriów.

Przy całym zachwycie nad uczeniem maszynowym trzeba sobie jednak powiedzieć jasno: nie jest to taka inteligencja, jaką sobie wyobrażamy, myśląc o na przykład autonomicznych robotach z przyszłości, które z łatwością naśladują ludzi. Nie ma tu bowiem mowy o samoświadomości czy nawet zaawansowanej inteligencji w rozumieniu ogólnoludzkim. Nie występuje tu taki proces myślenia, z jakim mamy do czynienia w przypadku istot żywych. Jest natomiast szybka analiza danych i wyciąganie wniosków, ale wyłącznie w ramach stworzonego przez człowieka algorytmu. Współczesne maszyny robią dokładnie to, do czego zostały zaprogramowane przez swoich twórców i nie wykazują inicjatywy, która nam się nieodłącznie kojarzy z prawdziwym rozumem.

Ostatnio furorę w sieci robi ChatGPT i jego rozliczne klony, czyli system generowania tekstu oparty na modelu językowym GPT-3, który wykorzystuje uczenie maszynowe do tworzenia naturalnych i spójnych odpowiedzi na podstawie zapytań użytkowników. Trudno jednak nazwać ChatGPT prawdziwą „sztuczną inteligencją” nie ma on bowiem samoświadomości i jest bardziej sprawnym wyszukiwaczem informacji w bazie danych (czyli światowych zasobach internetu) niż inteligentnym kreatorem. Niektórzy przypisują mu inteligencję, ponieważ potrafi także tworzyć nowe treści, takie jak wiersze, opowiadania, kody programowania, piosenki i wiele innych. Jest to jednak bardziej „przekształcanie” treści i stylów już istniejących w sieci, ich (sprawna, co trzeba przyznać) synteza niż realna kreacja. Niektóre z tych wygenerowanych „dzieł” mogą być całkiem ciekawe, ale nadal nie jest to kreacja z wyobraźni, a jedynie analiza i przetwarzanie dostępnych danych w zaprogramowanym modelu językowym. Co zresztą ciekawe ChatyGPT popełniają błędy — czasem kompromitujące, wynika to z tego, że nie są jeszcze w stanie (przeszukując sieć) odróżnić informacji prawdziwych i adekwatnych do zapytania, od zwykłych fantazji. 

Kadr z filmu Ex Machina

 

„To największe zagrożenie dla naszej egzystencji”

To, że sztuczna inteligencja jest w tym momencie tak naprawdę w powijakach, nie znaczy, że wszelkie obawy nie są w ogóle uzasadnione. Powyższy cytat pochodzi ze słów Elona Muska, wizjonera, biznesmena i wynalazcy, który od wielu lat przestrzegał świat przed zbyt jego zdaniem pochopnym rozwojem SI. Założyciel Space X oraz Tesli przekonywał kiedyś, że nadanie świadomości maszynom to nic innego jak „wzywanie demona”.

Musk (który teraz, kiedy wyczuł intratny interes i możliwość zarobienia dużych pieniędzy w branży SI, zaczyna wycofywać się z wcześniejszych ostrzeżeń) nie był nigdy odosobniony w swoim sceptycyzmie. Podobnego zdania co on był, chociażby zmarły kilka lat temu fizyk, astronom, uważany zresztą za jeden z najwybitniejszych umysłów współczesności, Stephen Howking.

Dlaczego wielu komentatorów i intelektualistów ma tak silne obawy? Z jednej strony mamy tu lęk przed nieznanym, z drugiej strony obawy te oparte są na bardzo racjonalnych przesłankach. Nie wiemy, jak wobec swoich stwórców zachowa się potężna, sztuczna i nieskrępowana ludzkimi ograniczeniami inteligencja. Czy uzna nas za swoich panów, czy też dojdzie do wniosku, że obecny etap ewolucji świata jest zakończony i zwyczajnie się nas pozbędzie (jak przekonują nas katastroficzne wizje z Hollywood)?

Jedno jest tu raczej pewne: w tej chwili znajdujemy się zdecydowanie bliżej początku niż końca budowy prawdziwej SI. W niewielkim stopniu poznaliśmy mechanizmy funkcjonowania ludzkiego mózgu, tym bardziej nie jesteśmy w stanie stworzyć jego sztucznej, ale funkcjonalnej kopii. Potrafimy zbudować roboty naśladujące wygląd, ruchy czy nawet mimikę istot żywych, ba, nawet rozpoznające gatunki oraz płeć zwierząt pokazywanych im na obrazkach, jednak nie ma - i jeszcze długo nie będzie - mowy o samoświadomości, która wydaje się kluczem do prawdziwej inteligencji.

Zresztą, potrafiliśmy budować takie mechanizmy już dawno temu. Świetnym przykładem jest szwajcarski zegarmistrz Pierre Jaquet, który już w XVIII wieku stworzył mechaniczną dziewczynkę, która raz nakręcona potrafiła przez 5 minut grać na pianinie. Do dziś nie za wiele się tu zmieniło. Maszyny wypełniają powierzone im zadania, są w stanie "uczyć się" na zasadzie gromadzenia powierzonej im wiedzy, ale nic poza tym. To, że ktoś nam pokazuje w telewizji naśladującego psa robota, nie oznacza wcale, że maszyna ta myśli i funkcjonuje tak jak prawdziwy pies. To najczęściej zdalnie sterowany mechanizm, którego twórcy do perfekcji opanowali statykę i hydraulikę, ale bez ukrytego operatora byłby równie żywy i inteligentny co fotel lub telewizor.

Sławek Tomkowski

Wejdź na FORUM! ❯